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提出了一种多粒度循环网络推荐模型,通过引入更粗粒度的商品信息来提升模型的泛化能力;同时在模型中还引入注意力机制,利用这一粗粒度信息去监督整个点击序列的学习,通过捕捉用户的注意力信息来更加精准地刻画序列的表达.通过以上两种方法可以更好地提升模型的推荐效果,在YOOCHOOSE数据集上,Recall@20提升5.3％,MRR@20提升9.8％.